efficientyは、私がリストを持っている

Question

リスト内の要素を数えます紫色と黒色が一緒に発生しました

栗色と紫色が何度起こったか。

など。 color_listの色は、定義済みの色から来ています。 つまり、私は色のリスト['red'、 'green'、 'teal' ....] を持っていると仮定し、基本的に赤と緑が一緒に "n"回color_list一緒に赤と青は一緒に "m"時間.. など..

そして、次のステップは何回赤、緑、青..を見つけることです（一度に3を取る）...

これをPythonで実装する最も良い方法は何ですか？

Answer 1

コレクションを使用できます。カウンター：

color_list = [           
['black', 'maroon', 'maroon', 'maroon', 'maroon'] , 
['purple', 'black', 'maroon', 'maroon', 'maroon'] , 
['maroon', 'purple', 'maroon', 'teal', 'teal']  , 
['maroon', 'maroon', 'purple', 'maroon', 'maroon'] , 
['teal', 'olive', 'teal', 'maroon', 'maroon']   
]              

from collections import Counter 

cnt = [Counter(x) for x in color_list] 

for x, y in [('black', 'maroon'), ('teal', 'olive')]: 
    print x, y, sum(min(c[x], c[y]) for c in cnt) 

Answer 2

「一緒に」あなたは1を意味するサブリストに出現の任意の数を取ることを仮定：

color_sets = [set(sublist) for sublist in color_list] 
looking_for = {"maroon", "black"} 
sum(looking_for <= sublist for sublist in sublist) 

これは、加算、looking_forがセットのサブセットであるかどうかをチェックする、その後、セットにあなたのリストを作ることによって動作しますその結果（Trueは、整数として1とカウントされます）。

編集：

ちょうどあなたが出現数が問題にしたいんと言って、あなたのコメントを見

。その場合は、その後、私が持っていたものの簡単な適応がある。しかし

sum(min(sublist.count(item) for item in looking_for) for sublist in color_list) 

、list.count()はあまり使用されているように、これは大きなlooking_forのために非常にefficentではありません。

Answer 3

問題はAssociation Rule Miningとよく似ています。ご覧になる：http://orange.biolab.si/doc/ofb/assoc.htm。

Answer 4

実際には、指定されたリストから作成できるすべての色の組み合わせを探しているようです。私は離れているかもしれませんが、それがあなたの目標であれば、それは簡単な問題です。ユニークなアイテムをセットで取得し、リストの長さを合計するだけです。これは、順序が重要でないペアを見つけるための標準的なソリューションです。あなたが4のリスト、例えば0の中の最も左の要素から始めるなら、それは対になることができる3つの項目があります。インデックス1に移動すると、すでにインデックス0のペアがカウントされているため、右側に2つのアイテムがペア設定されます。

sum(xrange(0, len(set(colors) & set(chosen_colors))-1)) 

P.S.：Pythonでこれを行う簡単な方法は、あなたがあなたの内の任意のリストのペアを見つける必要がある特定の色を持っている場合、それは同様に簡単ですただ

sum(xrange(0, len(set(colors))-1)) 

ですset instersection kicks ass